Microstructural self-organization in granular materials during failure
Notice bibliographique
Résumé
The present paper is concerned with the analysis of microstructural instabilities in granular materials and with their relation to both macroscopic localized and diffuse failure modes. A discrete-element (DEM) computer simulation of deformations in an idealized two-dimensional frictional particle assembly subject to various biaxial loadings—notably drained compression and proportional strain paths—is proposed as a prototype model to investigate the underlying physics of material failure. Based on the transfer of the second-order work criterion to the microscopic level, we seek for contacts tagged as <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi>c</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo>−</mml:mo> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:math> within the granular assembly that undergo instabilities during loading history. The DEM computations yield a description of failure as a microstructural self-organization process by which <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi>c</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo>−</mml:mo> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:math> contacts aggregate into clusters which can either grow or breakdown as the network of contacts adjusts itself to externally applied loads during deformation history. It is proposed here that there is a close relation between the clustering of <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi>c</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo>−</mml:mo> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:math> contacts and the resulting failure mode based on cluster size and spatial distribution. Localized deformations are found to correlate well with sustained growth of the above clusters, while diffuse failure has more to do with smaller clusters experiencing suppressed development. A comprehensive statistical analysis on the clusters lends support to this conclusion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».